package com.itheima.kafka.stream;

import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
import org.apache.kafka.streams.KeyValue;
import org.apache.kafka.streams.StreamsBuilder;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KeyValueMapper;
import org.apache.kafka.streams.kstream.TimeWindows;
import org.apache.kafka.streams.kstream.ValueMapper;
import org.apache.kafka.streams.kstream.Windowed;

import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;

/**
 * @Description: 数据处理的 流处理器
 * @Version: V1.0
 * 1、接收kafka生产者发送的消息
 * 2、通过当前的流处理器 计算得到 每一个单词出现的次数
 * 3、结果汇总发送给新的 topic
 */
public class KafkaStreamFastStart {


    public static void main(String[] args) {
        // kafka配置
        Properties props = new Properties();
        props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "wordcount-application");
        props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "121.40.57.228:9092");
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());

        // 流式计算构建对象
        StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
        // 实时流式计算
        streamProcessor(builder);


        KafkaStreams kafkaStreams = new KafkaStreams(builder.build(), props);
        // 开始计算
        System.out.println("流式计算开始： ");
        kafkaStreams.start();
    }

    /**
     * 流式计算逻辑：单词出现的次数
     * @param builder
     */
    private static void streamProcessor(StreamsBuilder builder) {

        KStream<String, String> stream = builder.stream("itcast-topic-input");
        // 接收到消息  ：hello kafka streams, hello heima kafka
        stream.flatMapValues(new ValueMapper<String, Iterable<String>>() {
            @Override
            public Iterable<String> apply(String value) {
                System.out.println("接收到消息： "+value);
                return Arrays.asList( value.split(" "));
            }
        })
                .groupBy(new KeyValueMapper<String, String, String>() {
                    @Override
                    public String apply(String key, String value) {
                        System.out.println("key: "+key);
                        System.out.println("处理器处理后的每一个值： "+ value);
                        return value;
                    }
                })
                // 时间窗口 无界 逻辑上变成 有界
                .windowedBy(TimeWindows.of(Duration.ofSeconds(5)))
                // 求和计算, 得到结果
                .count()
                // kTable -> KStream 汇总数据
                .toStream()
                .map(new KeyValueMapper<Windowed<String>, Long, KeyValue<String, String>>() {
                    // 参数1：汇总后的key
                    // 参数2：实时计算结果
                    @Override
                    public KeyValue<String, String> apply(Windowed<String> key, Long value) {

                        System.out.println("汇总后的单词key: "+ key.key() +" ：" + value);
                        return new KeyValue<>(key.key().toString(), value.toString());
                    }
                })
                // 处理后的结果 发送到新的 topic
                .to("itcast-topic-output");

    }

}
